一种靶点相互作用的多维度优化筛选系统

本发明公开了一种靶点相互作用的多维度优化筛选系统，包括以下步骤：步骤S1：对药物组学数据库中的药物和靶点信息进行预处理；步骤S2：将药物分子结构信息转化为拓扑图表示；步骤S3：对靶点序列信息进行嵌入表示；步骤S4：将提取到的药物特征信息和靶点特征信息输入多任务学习分类模型中进行训练，并保存训练完成的模型；步骤S5：加载训练完成的模型，输入待预测的药物和靶点信息，输出药物与靶点的交互关系预测结果。该靶点相互作用的多维度优化筛选系统动态特征增强图卷积网络(DFE‑GCN)和层次化注意力模块(HAM)的结合，显著提升了药物分子结构特征的提取能力，尤其在捕捉药物分子的局部与全局特征方面表现优异。